Reconnaissance faciale : un algorithme a battu les humains
Deux chercheurs de l’université de Hong Kong ont développé un algorithme de reconnaissance faciale capable d’identifier des personnes sur différents clichés, nonobstant les conditions variables de prise de vue et les changements physiques. Baptisé GaussianFace, ce nouvel outil parvient à un taux de réussite de 98,52 %, qui est supérieur à celui des humains (97,53 %). Bien que très performant, cet algorithme doit encore être optimisé pour éventuellement servir des applications concrètes.
L’algorithme de reconnaissance faciale GaussianFace est capable d’identifier une personne sur différents clichés, et ce même s’il existe de grandes différences dans la pose, l’éclairage, l’aspect physique, etc. Lors de tests réalisés sur la base de données Labeled Faces in the Wild, Il a obtenu un taux de réussite de 98,52 %, contre 97,53 % pour les participants humains.
L’algorithme de reconnaissance faciale GaussianFace est capable d’identifier une personne sur différents clichés, et ce même s’il existe de grandes différences dans la pose, l’éclairage, l’aspect physique, etc. Lors de tests réalisés sur la base de données Labeled Faces in the Wild, Il a obtenu un taux de réussite de 98,52 %, contre 97,53 % pour les participants humains.
